Soutenance de thèse de Zinsou-Max Debaly
Zinsou-Max Debaly soutiendra sa thèse de doctorat « Modèles de séries temporelles multivariées non-linéaires avec régresseurs exogènes » le mardi 11 octobre à 17h à l’ENSAI.
Ecole Doctorale : Mathématiques et Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication
Unité de recherche : CREST (UMR 9194)
Directeur de thèse : Lionel TRUQUET, Professeur associé, CREST- ENSAI
Composition du jury
Nom | Qualité | Etablissement | Rôle |
---|---|---|---|
DOUKHAN Paul | Professeur des universités | Université de Cergy Pontoise (78) | Examinateur |
ETIENNE Marie-Pierre | Maître de conférences | Agrocampus Ouest (35) | Examinatrice |
HEINEN Andréas | Professeur des universités | Université de Cergy Pontoise (78) | Examinateur |
NEUMANN Michael H. | Professeur | Friedrich Schiller Universität (Iena - Allemagne) | Examinateur |
REBOUL Laurence | Maitre de conférences | Faculté de Luminy (13) | Examinatrice |
TRUQUET Lionel | Professeur associé | ENSAI (35) | Directeur de thèse |
Mots clés
Contraction d’applications aléatoires, copule, épidémies forestières, pseudo-vraisemblance, stationnarité et ergodicité, variables exogènes.
Modèles de séries temporelles multivariées non-linéaires avec régresseurs exogènes
Résumé : Dans cette thèse, on s’intéresse aux propriétés probabilistes et statistiques de modèles de séries temporelles non-linéaires qui prennent en compte des covariables exogènes. Les séries temporelles de comptage ou catégorielles sont en particulier considérées ainsi que la modélisation de données mixtes en multivarié. Des propriétés de stationnarité sont établies pour ces modèles à partir de techniques d’itérations d’application aléatoires dépendantes Dans le cas multivarié, des approches par pseudo-vraisemblance et/ou utilisation de copules sont utilisées pour l’inférence statistique. Enfin, une application de certaines de ces méthodes dans le cadre de l’écologie est présentée.
Abstract: In this dissertation, we are interested in the probabilistic and statistical properties of non-linear time series models with exogenous covariates. In particular, count and categorical time series data are considered as well as the multivariate models for mixed data. Stationarity properties are established for these models using the techniques of iterations of dependent random maps. In the multivariate case, pseudo-likelihood and/or copula approaches are used for statistical inference. Finally, an application of some of these methods in the context of ecology is presented.